본 연구는 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지의 일별자료를 이용하여 KODEX 레버리지(TIGER 레버리지, KStar 레버리지) 시장이 기초자산인 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견기능이 존재하는 지에 대해 분석 한 것이다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, VECM의 오차조절계수를 이용한 분석에서는 레버리지 ETF시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견에 있어서 우월하다는 증거를 발견하지 못하였다. 둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo 비율 분석에서도 동일한 결과를 보였다. 셋째, Hasbrouck 비율 분석의 경우 레버리지 ETF 시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견의 우월성은 발견되지 않았으나, KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고, 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다. 즉, KOSPI200 현물시장이 레버리지 ETF 시장보다 정보의 효율성이 높음을 암시한다.
본 연구는 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지의 일별자료를 이용하여 KODEX 레버리지(TIGER 레버리지, KStar 레버리지) 시장이 기초자산인 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견기능이 존재하는 지에 대해 분석 한 것이다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, VECM의 오차조절계수를 이용한 분석에서는 레버리지 ETF시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견에 있어서 우월하다는 증거를 발견하지 못하였다. 둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo 비율 분석에서도 동일한 결과를 보였다. 셋째, Hasbrouck 비율 분석의 경우 레버리지 ETF 시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견의 우월성은 발견되지 않았으나, KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고, 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다. 즉, KOSPI200 현물시장이 레버리지 ETF 시장보다 정보의 효율성이 높음을 암시한다.
In this study, price discovery between the KOSPI200 spot, and leveraged ETFs(Leveraged KODEX, Leveraged TIGER, Leveraged KStar) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot are coi...
In this study, price discovery between the KOSPI200 spot, and leveraged ETFs(Leveraged KODEX, Leveraged TIGER, Leveraged KStar) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot are cointegrated in most cases. There is no interrelations between the movement of Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot markets in case of daily data. Namely, in daily data, Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) doesn't plays more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot.
In this study, price discovery between the KOSPI200 spot, and leveraged ETFs(Leveraged KODEX, Leveraged TIGER, Leveraged KStar) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot are cointegrated in most cases. There is no interrelations between the movement of Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot markets in case of daily data. Namely, in daily data, Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) doesn't plays more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot.
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문제 정의
본 연구는 2010년 2월에 처음으로 상장된 KODEX 레버리지와 2010년 4월 9일에 상장된 TIGER 레버리지 그리고 KStar 레버리지가 기초자산인 KOSPI200 현물에 대해 가격발견의 역할을 하는 지에 대해 실증분석을 하는 것이다. 가격발견이란 하나 이상의 금융시장에서 관련자산이 거래될 때 새로운 정보를 반영하는 관련 자산시장의 속도라고 할 수 있다.
본 연구는 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지의 일별자료를 이용하여 KOSPI200 현물시장과 ETF 레버리지 시장 중에서 어떤 시장이 가격발견에 있어서 우월한 지에 대해 실증분석한 것이다.
본 연구는 KOSPI200 현물을 기초자산으로 해서 만들어진 정보의 효율성이 높은 시장을 대상으로 분석을 수행한 것이다. 즉, 시장에 어떤 정보가 발생하면 해당 정보가 매우 신속하게 반영되는 시장에 대해 분석을 하였기 때문에 일별자료를 이용하여 분석하는 데에는 한계가 있을 것이다.
본 연구는 한국거래소에 상장되어 거래되고 있는 레버리지 ETF와 그것의 기초자산인 KOSPI200 현물자료를 이용하여 레버리지 ETF가 KOSPI200 현물에 대해 가격발견기능이 있는지를 분석한 것이다. 분석을 위한 자료는 TIGER 레버리지와 KStar 레버리지가 거래소에 상장된 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지 일별자료이고, 한국거래소 홈페이지와 FnGuide에서 구하였다.
제안 방법
본 연구에서는 KOSPI200 현물과 KODEX 레버리지, TIGER 레버리지, KStar 레버리지 상호 간에 가격발견기능이 존재하는 지를 오차수정모형을 이용하여 분석할 것이다.
대상 데이터
본 연구의 분석대상이 되는 KODEX 레버리지는 순자산가치가 기초지수인 KOSPI200 일간변동률의 2배로 연동되도록 설계된 증권관련 상품이다. 또한 2일 이상의 기간에는 일별수익률의 복리화 효과(Compounding effect on a daily basis)의 결과로 기초지수의 2배 수익률과 레버리지 ETF의 누적수익률간 불일치가 발생할 수 있는 상품이다.
본 연구는 한국거래소에 상장되어 거래되고 있는 레버리지 ETF와 그것의 기초자산인 KOSPI200 현물자료를 이용하여 레버리지 ETF가 KOSPI200 현물에 대해 가격발견기능이 있는지를 분석한 것이다. 분석을 위한 자료는 TIGER 레버리지와 KStar 레버리지가 거래소에 상장된 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지 일별자료이고, 한국거래소 홈페이지와 FnGuide에서 구하였다.
성능/효과
구체적으로 λtrace, λmax 값은 KOSPI200 현물과 KODEX 레버리지의 경우 각각 16.79, 15.29로 5% 유의수준에서 공적분 관계가 없다라는 귀무가설을 기각하고 있으며 ‘at most 1’에 대해서는 5% 유의수준에서 기각하지 못하고 있으므로 이들 간에 공적분 관계가 존재하고 있음을 알 수 있다.
그 반대도 동일한 결과를 보였다. 둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo비율 분석에서도 동일하게 KOSPI200 현물시장과 레버리지 ETF시장 간에 어떤 시장이 가격발견에 있어서 우월한 지에 대한 증거를 발견할 수 없었다. 셋째, Hasbrouck 비율분석에서는 KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 시장인 것으로 나타났다.
또한 2일 이상의 기간에는 일별수익률의 복리화 효과(Compounding effect on a daily basis)의 결과로 기초지수의 2배 수익률과 레버리지 ETF의 누적수익률간 불일치가 발생할 수 있는 상품이다. 따라서 기초자산인 KOSPI200 주가지수가 지속적으로 상승하면 기초자산보다 2배 이상 높은 수익률을 얻을 수도 있고 하락할 경우 2배 이상 더 큰 손실을 볼 수 있다. 이러한 이유로 투자자들이 많은 관심을 가지고 있는 상품으로 상장된 이후 지속적으로 거래량이 증가하였다.
이러한 결과는 원자료(raw data)인 가격 간에 장기적으로 안정적인 선형관계를 보이고 있음을 의미한다. 또한 KOSPI200 현물과 TIGER 레버리지, KStar 레버리지의 경우에도 이들 간에 공적분 관계가 존재함을 5% 유의수준에서 통계적으로 유의함을 보였다.
분포의 정규성 유무를 검정하는 Jarque- Bera(1980)에서는 모든 시계열의 수익률 분포가 5% 유의수준에서 정규분포하지 않는 것으로 나타났다. 분석대상들의 간의 상관관계분석에서는 KOSPI200 현물과 KODEX 레버리지, TIGER 레버리지, KStar 레버리지의 상관계수는 각각 0.98, 0.97, 0.97로 예상대로 1에 가까운 값을 보였다.
분포가 왼쪽과 오른쪽 중에서 어느 쪽으로 치우쳐 있는 지를 측정하는 왜도의 경우 모두 왼쪽으로 치우친(left asymmetric) 두터운 꼬리 모양의 형태를 가지는 것으로 나타났다. 분포의 뾰족한 정도를 측정하는 첨도의 경우 모두 3보다 큰 값을 가지므로 정규분포보다 뾰족한 첨예한 분포를 가지는 것으로 나타났다. 분포의 정규성 유무를 검정하는 Jarque- Bera(1980)에서는 모든 시계열의 수익률 분포가 5% 유의수준에서 정규분포하지 않는 것으로 나타났다.
둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo비율 분석에서도 동일하게 KOSPI200 현물시장과 레버리지 ETF시장 간에 어떤 시장이 가격발견에 있어서 우월한 지에 대한 증거를 발견할 수 없었다. 셋째, Hasbrouck 비율분석에서는 KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 시장인 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다.
우선, KOSPI200 현물, KODEX 레버리지, TIGER 레버리지, KStar 레버리지 수익률의 평균은 각각 0.00410%, -0.0102%, -0.00735%, -0.00785% 로 나타났으며, 분석기간 동안 벤치마크 지수인 KOSPI200 현물은 아주 작게 올랐지만 레버리지 ETF 가격은 하락한 것으로 나타났다.
이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다. 즉, KOSPI200 현물시장이 레버리지 ETF 시장보다 정보의 효율성이 높음을 암시한다.
분석결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, VECM의 오차조절계수를 이용한 분석에서는 기초자산인 KOSPI200 현물시장에 대해 레버리지 ETF시장이 가격발견에 있어서 우월한 증거를 발견하지 못하였다. 그 반대도 동일한 결과를 보였다.
후속연구
즉, 시장에 어떤 정보가 발생하면 해당 정보가 매우 신속하게 반영되는 시장에 대해 분석을 하였기 때문에 일별자료를 이용하여 분석하는 데에는 한계가 있을 것이다. 따라서 향후 이러한 시장에 대한 정보의 흐름을 규명하고자 한다면 일중자료인 분데이타(minute data)를 사용하여 분석을 수행해야 할 것이다.
본 연구는 ETF시장에서 가장 거래가 활발한 KODEX 레버리지를 비롯하여 TIGER 레버리지, KStar 레버리지 시장에 대한 정보의 흐름을 분석한 것이므로 이러한 자본시장에 참여하는 투자자들에게 투자의사결정에 있어서 유용한 정보가 될 수 있을 것이다.
본 연구는 KOSPI200 현물을 기초자산으로 해서 만들어진 정보의 효율성이 높은 시장을 대상으로 분석을 수행한 것이다. 즉, 시장에 어떤 정보가 발생하면 해당 정보가 매우 신속하게 반영되는 시장에 대해 분석을 하였기 때문에 일별자료를 이용하여 분석하는 데에는 한계가 있을 것이다. 따라서 향후 이러한 시장에 대한 정보의 흐름을 규명하고자 한다면 일중자료인 분데이타(minute data)를 사용하여 분석을 수행해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
ETF 관련 상품들이 단기간에 성장할 수 있었던 이유는 무엇으로 볼 수 있는가?
ETF 관련 상품들이 단기간에 성장할 수 있었던 것은 거래소에 상장되어 있고 개별주식의 장점인 매매의 편의성, 인덱스펀드의 장점인 분산투자가 가능하고 또한 낮은 거래비용과 투명성이 높기 때문인 것으로 판단된다(김수경, 2013, 수정인용).
KODEX 레버리지는 무엇인가?
본 연구의 분석대상이 되는 KODEX 레버리지는 순자산가치가 기초지수인 KOSPI200 일간변동률의 2배로 연동되도록 설계된 증권관련 상품이다. 또한 2일 이상의 기간에는 일별수익률의 복리화 효과(Compounding effect on a daily basis)의 결과로 기초지수의 2배 수익률과 레버리지 ETF의 누적수익률간 불일치가 발생할 수 있는 상품이다.
본 연구에서 KOSPI200 현물시장과 ETF 레버리지 시장 중 어느 쪽이 가격발견에 우월한지 분석한 결과는 무엇인가?
분석결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, VECM의 오차조절계수를 이용한 분석에서는 기초자산인 KOSPI200 현물시장에 대해 레버리지 ETF시장이 가격발견에 있어서 우월한 증거를 발견하지 못하였다. 그 반대도 동일한 결과를 보였다. 둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo비율 분석에서도 동일하게 KOSPI200 현물시장과 레버리지 ETF시장 간에 어떤 시장이 가격발견에 있어서 우월한 지에 대한 증거를 발견할 수 없었다. 셋째, Hasbrouck 비율분석에서는 KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 시장인 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다.
Baba, N. and Inada, M.(2009), "Price discovery of subordinated credit spreads for Japanese mega-banks: Evidence from bond and credit default swap markets", Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 19, 616- 632.
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